

CAT-Q
Fragebogen zur Tarnung autistischer Merkmale (CAT-Q)
Der CAT-Q ist ein Selbstbeurteilungsfragebogen zur Erfassung sozialer Tarnstrategien (Camouflaging) bei Menschen mit autistischen Merkmalen. Er erfasst, wie eine Person ihr Sozialverhalten maskiert, kompensiert oder anpasst, um neurotypischen Erwartungen besser zu entsprechen. Er liefert wertvolle klinische Informationen über die psychischen Kosten der sozialen Anpassung, soziale Erschöpfung, autistische Identität und mögliche Diskrepanzen zwischen beobachtetem Funktionsniveau und subjektivem Erleben.
- Anzahl der Fragen
- 25 Fragen
- Geschätzte Dauer
- 6 Minuten
- Sprache
- Deutsch
- Originalname
- Camouflaging Autistic Traits Questionnaire
- Zielgruppe
- Jugendliche und Erwachsene
- Autor:innen
- Laura Hull, William Mandy, Meng-Chuan Lai, Carrie Allison, Simon Baron-Cohen, Paula Smith, Michael L. Pellicano (2019)
- Kategorie
- Autismus-Spektrum
Vorschau der 25 Fragen
Auswertung und Interpretation
Der CAT-Q besteht aus 25 Items, die auf einer siebenstufigen Likert-Skala bewertet werden (von 1 = „stimme überhaupt nicht zu“ bis 7 = „stimme voll und ganz zu“). Die Ergebnisse verteilen sich auf drei Subskalen: Kompensation, Maskierung und Assimilation. Ein hoher Gesamtwert spricht für einen ausgeprägten Einsatz sozialer Tarnstrategien. Die Werte lassen sich mit den Mittelwerten aus der Allgemeinbevölkerung und aus klinischen Stichproben vergleichen.
Verfügbare Alternativen
Die Meinung von Psycholog:innen
Noch keine Bewertungen. Geben Sie die erste Bewertung für diesen Fragebogen ab.
Klarheit und Verständlichkeit
—Sind die Instruktionen und Fragen des Tests für Patient:innen leicht verständlich?
Klinische Relevanz
—Misst der Test, was er messen soll, und ist er im klinischen Kontext nützlich?
Wahrgenommene Zuverlässigkeit der Ergebnisse
—Wirken die Ergebnisse zuverlässig und in ihrer Interpretation stimmig?
Dieses Testverfahren wird in etwa 6 Monaten in die Plattform aufgenommen
Jede Woche fügen wir einen neuen Fragebogen nach Ihrem Bedarf hinzu. Ihre Stimme hilft uns, die meistgewünschten Tests zu priorisieren.
Je mehr Stimmen ein Fragebogen erhält, desto schneller ist er verfügbar.